{"id":209669,"date":"2026-06-04T16:41:06","date_gmt":"2026-06-04T20:41:06","guid":{"rendered":"https:\/\/sportseco.com\/?p=209669"},"modified":"2026-06-04T16:41:06","modified_gmt":"2026-06-04T20:41:06","slug":"el-coste-oculto-de-la-ia-en-2030-consumira-tanta-agua-como-1300-millones-de-personas-y-la-electricidad-de-650","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sportseco.com\/?p=209669","title":{"rendered":"El coste oculto de la IA: en 2030 consumir\u00e1 tanta agua como 1300 millones de personas y la electricidad de 650"},"content":{"rendered":"\n
\"Vista<\/figure>\n\n\n\n

\u00a9 Unsplash\/Geoffrey Moffett Un centro de datos en Irlanda.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Cambio clim\u00e1tico y medioambiente<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Un informe de la Universidad de la ONU advierte que la inteligencia artificial no solo emite carbono: cada consulta a un chatbot, cada imagen generada y cada v\u00eddeo sint\u00e9tico deja una huella invisible en el agua y el territorio. Si no se gestiona de forma sostenible, la infraestructura digital podr\u00eda convertirse en una pesadilla ambiental para los pa\u00edses m\u00e1s vulnerables, mientras los beneficios se concentran en unas pocas naciones ricas.<\/p>\n\n\n\n

Para 2030, los centros de datos que alimentan la inteligencia artificial consumir\u00e1n 945 teravatios-hora de electricidad, casi el triple del consumo anual combinado de Pakist\u00e1n, Banglad\u00e9s y Nigeria \u2014pa\u00edses que suman m\u00e1s de 650 millones de personas. Su huella h\u00eddrica equivaldr\u00e1 a las necesidades b\u00e1sicas de agua de toda la poblaci\u00f3n de \u00c1frica subsahariana (1300 millones de personas), y su ocupaci\u00f3n del suelo superar\u00e1 los 14.500 kil\u00f3metros cuadrados, el doble del \u00e1rea metropolitana de Yakarta.<\/p>\n\n\n\n

Son las conclusiones del informe \u00ab<\/em>Coste ambiental del uso energ\u00e9tico de la IA: huellas de carbono, agua y suelo<\/em><\/a>\u00ab<\/em>, publicado este mi\u00e9rcoles por el Instituto de la Universidad de la ONU para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH). Sus autores advierten de que hasta ahora solo se hab\u00eda medido la huella de carbono de los grandes modelos de IA, ignorando sistem\u00e1ticamente el agua que consumen (para refrigeraci\u00f3n y generaci\u00f3n el\u00e9ctrica) y el territorio que ocupan (infraestructuras energ\u00e9ticas y cadenas de suministro).<\/p>\n\n\n\n

El error de medir solo el carbono<\/h2>\n\n\n\n

\u00abEste informe no es un manifiesto en contra de la inteligencia artificial\u00bb, aclara el profesor Kaveh Madani, director de UNU-INWEH y l\u00edder de la investigaci\u00f3n. \u00abEs un llamamiento a usarla de forma responsable<\/strong> y a abordar sus impactos no deseados de manera proactiva, para hacerla sostenible y equitativa\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

El problema, seg\u00fan los autores, es que las tres huellas no se mueven en la misma direcci\u00f3n. Cambiar del carb\u00f3n a la bioenerg\u00eda, por ejemplo, reduce la huella de carbono en un 70%, pero multiplica la huella de agua por treinta y la de suelo por cien<\/strong>. \u00abBajo en carbono\u00bb no es sin\u00f3nimo de \u00abbajo en agua\u00bb ni de \u00abbajo en territorio\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

En 2025, los centros de datos globales consumieron 448 teravatios-hora. Si fueran un pa\u00eds, ser\u00edan el und\u00e9cimo mayor consumidor de electricidad del mundo, por detr\u00e1s de Francia y por delante de Arabia Saud\u00ed.<\/p>\n\n\n\n

El peso real de la IA: las consultas diarias<\/h2>\n\n\n\n

El debate p\u00fablico se ha centrado en la energ\u00eda que consume entrenar grandes modelos \u2014GPT-3 requiri\u00f3 1,3 gigavatios-hora; GPT-4, entre 50 y 70\u2014, pero el informe revela que esta perspectiva est\u00e1 obsoleta. Una vez desplegado un modelo, la inferencia<\/strong> \u2014el procesamiento continuo de las consultas de los usuarios\u2014 representa entre el 80% y el 90% del consumo energ\u00e9tico total de la IA.<\/p>\n\n\n\n

Solo ChatGPT procesa unos 2500 millones de consultas al d\u00eda, lo que se traduce en unos 383 gigavatios-hora al a\u00f1o. Compensar sus emisiones de carbono requerir\u00eda 2,6 millones de pl\u00e1ntulas de \u00e1rboles durante diez a\u00f1os, una superficie del tama\u00f1o de Manhattan. Su huella h\u00eddrica equivale a las necesidades anuales de agua de medio mill\u00f3n de personas en \u00c1frica subsahariana.<\/p>\n\n\n\n

Pero no todas las consultas son iguales. Una conversaci\u00f3n t\u00edpica con un chatbot consume 200 veces m\u00e1s energ\u00eda que una simple clasificaci\u00f3n de texto. Generar una sola imagen consume 1450 veces m\u00e1s. Un v\u00eddeo corto generado por IA puede consumir tanta electricidad como 200.000 clasificaciones de spam.<\/p>\n\n\n\n

Eficiencia: la paradoja que nadie vio venir<\/h2>\n\n\n\n

El informe invoca la paradoja de Jevons<\/strong> o \u00abefecto rebote\u00bb: cuando los modelos se vuelven m\u00e1s eficientes, se abaratan y se usan m\u00e1s. Las ganancias en eficiencia por consulta se ven anuladas por el crecimiento explosivo del volumen. \u00abLa gente piensa que la huella ambiental de la IA se reduce a medida que mejora la tecnolog\u00eda\u00bb, explica Madani. \u00abPero una IA m\u00e1s eficiente y asequible significa m\u00e1s consumo de IA<\/strong>, lo que hace que la huella total sea mucho mayor de lo que ahorramos con las ganancias de eficiencia\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Los costes locales de un beneficio global<\/h2>\n\n\n\n

La expansi\u00f3n masiva de la IA est\u00e1 creando tensiones localizadas muy desiguales. En Irlanda, los centros de datos representaron el 21% de la electricidad medida en 2023, superando a todos los hogares urbanos. El operador de la red ha paralizado nuevas aprobaciones en Dubl\u00edn hasta 2028.<\/p>\n\n\n\n

En Quer\u00e9taro (M\u00e9xico), la expansi\u00f3n de la infraestructura de computaci\u00f3n est\u00e1 agotando los suministros de agua en medio de sequ\u00edas prolongadas<\/strong>. En Uruguay, un centro de datos de alto consumo h\u00eddrico se proyect\u00f3 justo cuando una sequ\u00eda agotaba las reservas de agua dulce de Montevideo.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, la infraestructura de IA podr\u00eda generar hasta 2,5 millones de toneladas de residuos electr\u00f3nicos al a\u00f1o en 2030, la mayor\u00eda procesados en econom\u00edas de bajos ingresos con escasas salvaguardas, mientras los minerales cr\u00edticos se extraen en jurisdicciones con poca supervisi\u00f3n ambiental.<\/p>\n\n\n\n

Una brecha digital que es tambi\u00e9n una injusticia ambiental<\/h2>\n\n\n\n

Solo 32 pa\u00edses del mundo albergan centros de datos especializados en IA<\/strong>. El 90% de esa capacidad se concentra en dos pa\u00edses<\/strong>, mientras que m\u00e1s de 150 naciones carecen actualmente de acceso a computaci\u00f3n soberana de IA. El informe lo enmarca no solo como una brecha econ\u00f3mica, sino como una cuesti\u00f3n de justicia ambiental: los pa\u00edses excluidos soportan la extracci\u00f3n de minerales cr\u00edticos y los residuos electr\u00f3nicos mientras los beneficios estrat\u00e9gicos fluyen hacia otro lado<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\u00abEl sistema global que est\u00e1 construyendo la inteligencia artificial tambi\u00e9n debe gobernarla de manera sostenible y justa\u00bb, afirma el profesor Tshilidzi Marwala, rector de la Universidad de la ONU. \u00abQue la IA avance la prosperidad y el bienestar humanos de manera equitativa es ahora una cuesti\u00f3n de gobernanza, no t\u00e9cnica\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Seis principios para una IA responsable<\/h2>\n\n\n\n

El informe propone un ecosistema de IA responsable basado en: transparencia; eficiencia por dise\u00f1o; equidad y justicia ambiental; responsabilidad sobre todo el ciclo de vida; cooperaci\u00f3n global; y uso sostenible. Entre las recomendaciones destacan las siguientes:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Los gobiernos deben integrar la infraestructura de IA en la planificaci\u00f3n energ\u00e9tica, h\u00eddrica y de uso del suelo<\/li>\n\n\n\n
  • La industria debe tratar la selecci\u00f3n de modelos y los formatos de salida como decisiones de huella ambiental<\/li>\n\n\n\n
  • Los usuarios deben adoptar el modelo m\u00e1s ligero y el formato de menor energ\u00eda que cumpla con la tarea<\/li>\n\n\n\n
  • Los operadores de centros de datos deben considerar la ubicaci\u00f3n y la fuente de energ\u00eda como decisiones ambientales cr\u00edticas<\/li>\n\n\n\n
  • Los inversores deben tratar las huellas de carbono, agua y suelo como riesgos materiales en sus carteras<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    \u00abTenemos una ventana estrecha para garantizar que la columna vertebral de la revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica de nuestra era se desarrolle dentro de los l\u00edmites del planeta\u00bb, concluye Madani. \u00abY que las comunidades que proporcionan los minerales cr\u00edticos para avanzar en la IA, y las que albergan su infraestructura y sus residuos electr\u00f3nicos, tambi\u00e9n est\u00e9n entre las que se benefician de ella\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    news.un.org<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    \u00a9 Unsplash\/Geoffrey Moffett Un centro de datos en Irlanda. 3 Junio 2026 Cambio clim\u00e1tico y medioambiente Un informe de la Universidad de la ONU advierte que la inteligencia artificial no solo emite carbono: cada consulta a un chatbot, cada imagen generada y cada v\u00eddeo sint\u00e9tico deja una huella invisible en el agua y el territorio. Si no […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":209670,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2}},"categories":[6],"tags":[],"class_list":["post-209669","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ecologia"],"acf":[],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/sportseco.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/image1170x530cropped-1.jpg?fit=1170%2C530&ssl=1","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sportseco.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/209669","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sportseco.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/sportseco.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sportseco.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sportseco.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=209669"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/sportseco.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/209669\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":209671,"href":"https:\/\/sportseco.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/209669\/revisions\/209671"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sportseco.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/209670"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sportseco.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=209669"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/sportseco.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=209669"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/sportseco.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=209669"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}